DeepSeek以低成本直追OpenAI！李彦宏：历史上的创新与降低成本有关，大模型推理成本每年降低90%以上【附大语言模型发展现状】

（图片来源：摄图网）

2月11日，在阿联酋迪拜举办的 World Governments Summit 2025 峰会上，百度创始人李彦宏与阿联酋 AI 部长展开对谈，其间关于AI领域创新、成本及投资的深刻见解，为我们打开了洞察当下AI发展的新窗口。

谈及DeepSeek时，李彦宏表示，回顾过去几百年的历史，创新的本质是成本下降与生产力提升。不仅在AI领域或IT行业，大多数创新都与降低成本有关。如果成本降低一定比例，生产力也随之提高同样比例。我们生活在一个非常激动人心的时代。在过去，当我们谈论摩尔定律时说，每18个月性能会翻倍、成本会减半;但今天，当我们谈论大语言模型时，可以说每12个月，推理成本就可以降低90%以上。这比我们过去几十年经历的计算机革命要快得多。

DeepSeek以低成本直追OpenAI后，引发了华尔街对AI基建投资的广泛质疑。对此，李彦宏称，“当技术发展如此之快，你无法停止投资。你必须投资，以确保处于这场技术创新或革命的最前沿。”虽然有可能找到一条低成本的捷径，但在这之前可能会花费数十亿美元用于探索不同的路径。

在谈及大语言模型竞争时，李彦宏强调模型间差距体现在能力、成本、推理速度等多维度，评估关键在于是否满足用户需求带来价值增益。关于开源模型和商业模型，李彦宏认为开源模型虽看似低成本，但不会解决算力问题，用户需自担设备费用，而商业模型因用户基数大，能分摊研发成本，效率更高，大型商业机构在竞争中优势明显。他还提出大模型开发需持续投入和快速迭代，保持至少六个月竞争优势。

大规模语言模型(Large Language Models，LLM)，也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。自2018年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布了包括BERT，GPT-3等在内的大语言模型，随后几年来，大语言模型呈现爆发式的增长。

国内外主要大语言模型研发路径与技术对比

在大语言模型(LLMs)的全球竞技场中，ChatGPT与Google的Gopher、LaMDA，以及Meta的Llama等构成了国际标杆，而国内则由百度的“文心一言”、360的大语言模型、阿里的“通义千问”和商汤的“商量”等引领潮流。从对话和文本生成能力的角度，ChatGPT暂居优势，但这并非因为技术壁垒不可逾越。实际上，Google等国外企业因战略和技术理念选择了不同的发展路径，这是其暂时落后的主因。随着新技术的不断涌现，赶超ChatGPT并非不可能。相对而言，百度等国内企业在数据集、计算能力和工程化方面存在短板，短期内难以实现对国外模型的迎头赶上，这更多地需要国内AI产业全链条的协同进步。

在影响大语言模型性能的因素方面，训练数据、模型规模(即参数数量)、生成算法和优化技术被认为是核心变量。然而，如何准确量化这些因素对模型性能的具体影响，目前还处于探索阶段，没有明确的结论。总体来看，世界顶级的大语言模型在技术层面上尚未拉开明显的差距。

百川智能、清华智谱、阿里巴巴综合领先

根据SuperCLUE最新发布的大语言模型排行榜，国内大模型中，百川3、GLM-4、通义千问2.1以综合得分73.32、72.58、72.45依此居于行业第一、二、三名。腾讯混元-pro、文心一言4.0、MoonShot(Kimichat)紧随其后。

一线城市大语言模型产业氛围良好

我国大语言模型产业链分布主要集中在北京、上海、深圳、广州、杭州等经济发达的一线城市、新一线城市中，截至2023年11月，根据前瞻不完全统计，全国已有130个左右的大语言模型产品，其中，北京已有54个大语言模型公司，上海市有12个，深圳市11个，杭州市8个，广州4个，成都3个，南京3个，其他地区11个。总体来看，大语言模型产业链分布呈现明显的区域化特征，主要聚集在经济发达地区。

OpenAI首席科学家 Ilya Sutskever表示，大语言模型是通向通用人工智能(AGI)的重要途径。他认为，随着模型规模的不断扩大和训练数据的持续丰富，大语言模型将展现出更为强大的理解和生成能力，能够处理复杂的自然语言任务，甚至在某些领域超越人类的表现。

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